Folosind inteligenţa artificială (AI), oamenii de ştiinţă de la Centrul internaţional pentru Cancer Ludwig au dezvoltat un model predictiv puternic pentru a identifica cele mai puternice celule imune care ucid tumorile şi care pot fi utilizate în imunoterapiile împotriva cancerului.
Combinat cu algoritmi suplimentari, modelul de predicţie, descris în numărul curent al revistei Nature Biotechnology, poate fi aplicat la tratamentele personalizate împotriva cancerului care adaptează terapia în funcţie de compoziţia celulară unică a tumorilor fiecărui pacient.
„Implementarea inteligenţei artificiale în terapia celulară este nouă şi poate schimba regulile jocului, oferind noi opţiuni clinice pacienţilor”, arată, într-un comunicat al Centrului Ludwig Lausanne, Alexandre Harari, care a condus studiul.
Imunoterapia celulară presupune extragerea de celule imunitare din tumora unui pacient, şi eventual modificarea acestora prin inginerie genetică pentru a le spori abilităţile naturale de combatere a cancerului şi reintroducerea lor în organism după ce au fost multiplicate.
Celulele T sunt unul dintre cele două tipuri principale de celule albe, sau limfocite, care circulă în sânge şi patrulează pentru a găsi celulele infectate viral sau canceroase.
Celulele T care pătrund în tumorile solide sunt cunoscute sub numele de limfocite care infiltrează tumorile, sau TIL. Însă nu toate aceste TIL sunt eficiente în recunoaşterea şi atacarea celulelor tumorale.
„Doar o fracţiune este, de fapt, reactivă la tumori”, a explicat Harari. „Provocarea pe care ne-am propus-o a fost să identificăm acele puţine TIL care sunt dotate cu receptori de celule T capabili să recunoască antigenii de pe tumoră”.
Pentru a face acest lucru, echipa a dezvoltat un nou model predictiv bazat pe inteligenţă artificială, numit TRTpred, care poate clasifica receptorii de celule T (TCR) în funcţie de reactivitatea lor tumorală. Cercetătorii au folosit 235 de TCR colectate de la pacienţi cu melanom metastatic, deja clasificate ca fiind fie reactive la tumori, fie nereactive.
Echipa a încărcat profilurile de expresie genetică – sau transcriptomică – ale celulelor T purtătoare ale fiecărui TCR într-un model de învăţare automată pentru a identifica tiparele care diferenţiază celulele T reactive la tumori de cele inactive.
„TRTpred poate învăţa de la o populaţie de celule T şi poate crea o regulă care poate fi apoi aplicată la o nouă populaţie”, a explicat cercetătorul. „Astfel, atunci când se confruntă cu o nouă TCR, modelul poate citi profilul său transcriptomic şi poate estima dacă celula este sau nu reactivă la tumori”.
Modelul TRTpred a analizat TIL de la 42 de pacienţi cu melanom şi cancer gastrointestinal, pulmonar şi de sân şi a identificat TCR reactivi la tumori cu o precizie de aproximativ 90%.
Cercetătorii şi-au rafinat şi mai mult procesul de selecţie al acestor TIL prin aplicarea unui filtru algoritmic secundar pentru a depista doar acele celule T reactive la tumori cu „aviditate ridicată” – adică cele care se leagă puternic de antigenele tumorale.
Echipa a introdus apoi un al treilea filtru pentru a maximiza recunoaşterea diverselor antigene tumorale.
Pentru a-şi valida abordarea, echipa a cultivat tumori umane la şoareci şi au arătat că anumite celule TIL pot elimina tumorile atunci când sunt transferate în şoareci.
“Această metodă promite să depăşească unele dintre neajunsurile terapiei actuale bazate pe TIL, în special pentru pacienţii care se confruntă cu tumori care nu răspund la astfel de terapii în prezent”, a declarat directorul Centrului Ludwig din Lausanne, George Coukos, coautor al studiului.
Acum echipa intenţionează să lanseze un studiu clinic de fază I care va testa tehnologia pe pacienţi, ceea ce ar putea da naştere unui tip complet nou de terapie cu celule T.